Forschende der Cornell University haben einen Weg gefunden, dem autonomen Fahren ein Gedächtnis zu verpassen.
Die KI beim autonomen Fahren wird mit Datenmaterial des echten Verkehrs trainiert, aber sie hat kein Gedächtnis, das die Daten behält. Sie lernen nur daraus. Doch das könnte sich nun ändern.
Die Fahrzeuge sehen die Straßen, die sie befahren, immer zum ersten Mal. Sie haben keine Erinnerung an die Vergangenheit. Nun haben Forschende der Cornell University Methoden entwickelt, um die KI erinnern zu lassen. Diese Erinnerungen sollen Erfahrungen tragen, welche bei der künftigen Navigation von Vorteil sind. Dies gilt vor allem für widrige Wetterbedingungen, wenn die Sensoren nicht so zuverlässig arbeiten.
Das Forschungsteam unter Carlos Diaz-Ruiz bastelte einen Datensatz, der aus wiederholten Strecken besteht. Die Lidardaten von anderthalb Jahren und 15 Kilometer Länge rund um Ithaka implizieren Autobahnstrecken, Stadtfahrten und das bei Regen, Schnee und Sonnenschein. Derart soll sich die KI an den Verlauf und die Objekte erinnern können, auch wenn Schnee auf der Straße liegt oder Regen die Sensorsicht beeinträchtigen.
Die Daten jedes LiDAR-Punkts werden in der lokale SQuaSH-Datenbank gespeichert und kontinuierlich aktualisiert. Durch die Wiederholungen lernt das System auch, welche Objekte dynamisch und welche stationär sind.